深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用

搭建了基于深度强化学习（DRL）的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。     

一种深度强化学习制导控制一体化算法

研究了一种基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法。不同于传统的制导控制一体化算法和制导控制回路分开设计的方法,基于深度强化学习理论的制导控制一体化算法利用深度学习强化算法生成一个智能体,智能体根据导弹的观测量生成舵偏角控制指令准确拦截目标。首先将制导控制问题转化为一个马尔可夫决策过程,然后提出了一个权衡制导精度、能量损耗和飞行时间的奖励函数,将制导控制问题转化到强化学习问题的框架中。最后采用深度确定性策略梯度算法,求解提出的强化学习问题,训练得到制导控制智能体,智能体根据导弹观测量生成舵偏角指令。通过进行大量的数值模拟,验证了提出的制导控制一体化算法的有效性和鲁棒性。     

纳米校准与测试——基于纳米测量机的试验性研究

主要介绍了基于纳米测量机的高阶梯差台阶标准样板和深沟槽深度标准样板计量测试和校准工作研究,包括在NMM上对两种标准样板进行计量测试和校准、在NMM上安装不同的探测传感器时纳米级深度标准样板和台阶高度样板的校准比较、以及在研航空基金项目"在NMM上实现小型非球面的坐标扫描轮廓测量方法".     

空间碎片对航天器的撞击效果分析

空间碎片的急剧递增对航天器的安全运行构成了巨大的威胁.文章分析了空间碎片研究的现况,通过建模对空间碎片撞击的效果进行分析,并从撞孔、撞击裂缝以及穿透深度三个方面来论述空间碎片对航天器的破坏作用.     

飞机智慧座舱发展技术研究

未来飞机座舱智慧化转型是必然趋势,研究飞机智慧座舱发展技术能够为未来飞机智慧座舱的设计提供参考支撑。本文探讨了智能与智慧的区别,提出了飞机智慧座舱的概念与设计内涵,总结出深度感知与沉浸式交互、类人的认知及开放性与个性化定制服务的智慧座舱功能设计要素;梳理了发展飞机智慧座舱亟需解决的五项关键技术：多维度深度信息感知与融合技术、先进信息显示技术、沉浸式自然交互技术、智能态势认知技术、多智能体自主适应技术。通过关键技术的分析对未来飞机智慧座舱的发展提出了新的思考。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。